차길호
안녕하세요, 포스타입 비즈옵스팀의 H와 Johnny입니다.
포스타입은 누구나 수익을 창출할 수 있는 창작 콘텐츠 플랫폼입니다. 판매자(크리에이터) 다수와 구매자(팬) 다수의 거래를 중개하는 양면 마켓플레이스 형태를 취하고 있습니다. 리텐션(유지율)은 모든 비즈니스 형태에 의미있는 가늠자겠지만, 포스타입과 같은 플랫폼 비즈니스에게는 더더욱 중요한 지표일 수 있습니다. 시장이 얼마나 건강하게 유지될 수 있는지 내다볼 수 있는 선행 지표이기 때문입니다.
포스타입 역시 오랜 시간 리텐션을 측정하기 위해 다양한 접근을 시도해왔습니다. 대표적으로는 가입자의 가입 시기별 구매자(PU・Paid User)와 거래액(GMV・Gross Merchandise Value)의 리텐션을 측정했던 것인데요. 가입자 코호트 내에서는 나이키의 스우시 로고처럼 초반 리텐션이 하락하다가 다시 바운스해 발산하는 패턴을 일관되게 확인할 수 있었습니다.
포스타입이 전하고자 했던 가치가 크리에이터와 팬들에게 장기적으로 잘 전달되고 있음을 확인할 수 있는 긍정적인 분석이었습니다. 하지만 리텐션이 장기적으로 발산해가는 모양이라 고객의 생애 가치, 즉 LTV를 의미있게 구하는 데는 어려움이 있었죠.
그러던 와중, 실리콘 밸리의 유력 VC인 안드리센 호로위츠에서 운영하는 미디어 Future의 최신 아티클을 확인했습니다. GMV 리텐션에 관한 내용이었는데요. 최근 비즈옵스팀에 합류하게 된 H님을 통해 GMV 리텐션을 구체적으로 산출할 수 있었습니다.
무엇보다 새롭게 산출한 리텐션을 통해 이전보다 명쾌한 LTV를 계산할 수 있었는데요. 이 과정을 팀블로그를 통해 공유하고자 합니다.
이 글은 비즈옵스팀의 H님, 그리고 함께 일하고 있는 Johnny님이 공동 작성했습니다.🤝
마켓플레이스의 성과를 측정하는 GMV 리텐션 구하기
안녕하세요, 비즈옵스 팀에 새로 합류한 H입니다.👋
입사한지 두 달이 가까워지는 지금, 동료분들의 도움으로 차차 업무를 배워나가고 있는 중인데요. Johnny님과 함께 포스타입의 GMV 리텐션을 구하고 분석해 보는 시간을 가졌습니다.
GMV 리텐션이란
GMV란 Gross Merchandise Value의 약자로, 특정 기간 거래된 총 거래액입니다. 기간의 경우 일, 월, 분기, 연 단위 등 각자의 마켓 환경에 맞게 설정할 수 있습니다. 그리고 GMV 리텐션은 특정 기간 유료로 전환한 이용자들의 총 거래액 유지율입니다.
흔히 리텐션이라고 하면 떠올리는 유저 리텐션은 고객의 재방문율에 초점을 둡니다. 광고처럼 서비스의 노출 자체가 중요한 비즈니스 모델을 갖춘 경우라면 이 지표가 중요하게 작용합니다. 반면, GMV 리텐션은 재방문에서 더 나아가 거래액 유지율에 집중한다는 차이가 있습니다. 포스타입과 같이 상품 거래가 주요한 비즈니스 모델인 경우, 유심히 살펴보아야 할 지표입니다. 기존 고객이 재방문에서 그치지 않고 거래액을 유지할 만큼 상품과 서비스를 잘 운영해가고 있는지를 알 수 있는 척도이기 때문입니다.
이해를 돕기 위해 2022년 1월에 중개 거래를 시작한 ‘포스(A)’와 ‘타입(B)’이라는 두 회사가 있다고 가정해 봅시다. 둘은 모두 비슷한 규모의 고객을 확보하고, 지난 한 해 동안 월간 유저 리텐션을 25%로 동일하게 유지해 왔습니다. 그런데 실제 재방문한 고객들의 거래액에서는 ‘포스’ 회사가 두 배 더 많은 금액을 기록했다면, ‘포스’와 ‘타입’ 두 회사의 규모는 더 이상 동일하게 볼 수 없을 겁니다. 이 점이 바로 오픈마켓 서비스에서 고객 규모와 유저 리텐션 뿐만 아니라, GMV 리텐션에도 주목해야 하는 이유입니다.
GMV 리텐션 구하기
앞서 GMV 리텐션은 특정 기간 유료로 전환한 이용자들의 거래액 유지율이라고 정의한 바 있습니다. 특정 기간 유료 전환이라는 공통점이 있는 고객들을 묶어서 액션을 추적하는 것이기 때문에, GMV 리텐션은 코호트 기반 비즈니스 지표에 해당합니다. 코호트는 특정한 시기 및 경험을 공유한 집단을 뜻하며 통계학에서 자주 사용하는 개념입니다.
예시를 통해 GMV 리텐션을 구해봅시다.
- ‘포스’ 회사에서 고객 10명이 2022년 1월에 최초로 유료 거래를 시작해, 총 1만 원을 거래했습니다. 그 중 5명이 다음 달인 2022년 2월에 총 8천 원을 거래했습니다.
- GMV 리텐션은 각 코호트의 시기별 거래액을 최초 거래액으로 나눈 값입니다. (=Mn/M0)
- 따라서 2022년 1월에 유료로 전환한 10명의 GMV 리텐션은 첫 달(M0)은 100%(10,000/10,000), 두 번째 달(M1)은 80%(8,000/10,000)가 됩니다.
유저 리텐션으로만 본다면 50%(5/10)이겠지만, 거래액 유지율로 보니 80%로 높은 수준을 유지했다는 것을 알 수 있습니다.
이 때, GMV 리텐션은 늘 최초를 기준으로 계산하므로, 모든 코호트의 첫 달 GMV 리텐션(M0)은 항상 100%가 됩니다. GMV 리텐션은 보통 0~100% 사이에 위치하며, 한 코호트가 최초 거래액보다 더 많은 거래액을 기록하면 100%를 넘길 수도 있습니다.
포스타입의 GMV 리텐션 구하기
포스타입은 아직 서비스 운영 기간이 상대적으로 길지 않고, 통상적으로 월을 기준으로 하는 경우가 많아서 저 역시 월간 GMV 리텐션을 구했습니다.
GMV 리텐션을 알기 위해서는 우선 GMV를 구해야 합니다. 연월을 기준으로 코호트를 나누고, 이들의 시기별 거래액 데이터를 SQL을 통해 수집했습니다.
포스타입은 2015년 7월에 서비스를 시작했으므로 2015. 7부터 시작해 2022. 4까지 총 82개의 코호트가 있습니다. 각 코호트 별로 유료 거래를 시작한 연월이 다르므로, 이들의 M0, M1,…, M81에 해당하는 GMV도 모두 다릅니다. 2015년 7월 코호트의 M0은 2015. 7이지만, 2015년 8월의 M0은 2015. 8이기 때문입니다. 따라서 같은 시기의 GMV 추이를 보고 싶다면 해당 코호트에서 오른쪽 상향 대각선을 따라 값을 확인하면 됩니다.
만약 2015년 9월에 해당하는 GMV를 알고 싶다면 2015년 7월은 M2, 2015년 8월은 M1, 2015년 9월은 M0 값을 확인하면 됩니다(위 표의 파란색 표시 값). 반대로 2015년 9월에 최초로 유료 거래를 시작한 분들(30명)의 거래 유지 추이를 살피고 싶다면, 2015. 9 코호트 행의 값을 통해 알 수 있습니다.
GMV를 구했다면, 이제 GMV 리텐션을 구해야겠죠. 간단합니다. 각 행에 해당하는 M0의 값으로 모두 나누고, 퍼센티지 표시를 위해 100을 곱하면 됩니다.
GMV 리텐션을 통해 더 나은 포스타입으로
위와 같은 과정으로 포스타입의 GMV 리텐션을 구해본 결과, 여러 가지 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
가장 먼저, 초기 유료 전환 고객분들의 거래액 유지율이 최근까지 꾸준하게 높다는 점입니다. 2015년 서비스 출시 이래로 포스타입이 다양한 시도와 변화를 하는 동안 지속적으로 초기 고객분들의 활발한 이용이 이어졌다는 점에 놀랐습니다.
또한 포스타입의 전반적인 GMV 리텐션 평균 추이는 다른 마켓플레이스와 비교했을 때 양호한 패턴을 보였습니다. 서비스 초기보다 포스타입을 이용해 주시는 분들의 규모가 급격히 늘어나면서 초반 패턴 파악에는 어려움을 겪었으나, 일정 시기를 기준으로 대부분의 코호트에서 일관된 흐름을 보여줬습니다.
시기나 코호트에 따라 GMV 패턴 양상이 달라지는 점이 곳곳에서 눈에 띄기도 했는데요. 비즈옵스팀은 더 자세한 코호트 분석을 통해 포스타입의 프로덕트와 비즈니스가 개선할 부분을 찾아나가기로 했습니다. 패턴마다 각각의 원인을 잘 파악해서 높은 유지율을 기록한 부분에서는 보다 성장할 수 있는 지점을 찾고, 보완이 필요한 부분은 빠르게 고쳐나가는 포스타입이 되도록 하겠습니다.
GMV를 바탕으로 고객 생애 가치를 구해봅시다
H님의 배턴을 이어 받은 비즈옵스팀 리드 Johnny입니다!
H님께서 잘 정리해주신 GMV 테이블을 확인하고 "와, 이제 우리도 LTV를 제대로 뽑을 수 있겠구나!"라는 깨달음을 얻었을 때 느꼈던 후련함을 저는 아직도 잊을 수가 없는데요.😌
LTV = 서비스의 큰 그림을 그리기 위한 필수 지표
먼저 여기서 말하는 LTV는 고객 생애 가치를 뜻하는 Life Time Value의 약어입니다. CLV(Customer Lifetime Value)라고도 하죠. 고객 한 명이 서비스를 이용하기 시작해 완전히 떠날 때까지 비즈니스에 기여하는 금전적 가치라고 설명할 수 있을 것 같습니다.
예를 들어 LTV가 100,000원이라면 고객이 평균적으로 서비스를 이탈할 때까지 100,000원을 소비한다는 뜻으로 해석할 수 있습니다.
LTV와 LTV의 추이를 파악할 수 있다면 서비스와 고객에 관한 현황을 좀 더 직관적으로 이해할 수 있습니다. 무엇보다 LTV는 고객 획득 비용인 CAC의 상한선을 정하는 데 유용합니다. LTV, 즉 고객 한 명이 지닌 금전적 가치가 100,000원인데 고객 1명을 유치하는 데 100,000원을 초과해 쓴다면 수익성을 확보하기 어렵기 때문입니다.
회계상의 손익은 단기적인 재무 성과만을 파악할 수 있다는 한계가 있습니다. 그에 비해, CAC 대비 높은 LTV 비중은 좀 더 장기적인 관점에서 고객 획득 전략을 그릴 수 있는 목표치인 셈입니다!
HubSpot이 정리한, LTV가 중요한 이유를 요약하면 아래와 같습니다.
첫째. 장기적으로 매출을 상승시킬 수 있습니다.둘째. 이슈 사항을 파악해 고객의 로열티와 리텐션을 제고하는 데 도움이 됩니다.셋째. 이상적인 고객을 타깃하는 데 도움이 됩니다.넷째. CAC를 낮추는 데 도움이 됩니다.
문제에 봉착하다 : 가입자 코호트의 리텐션이 발산하는데...🤦♂️
LTV를 계산하는 방법은 어렵지 않습니다. 가장 기본적으로는 고객의 서비스 수명에 고객의 평균 가치를 곱하면 되는데요. 이외에도 다양한 접근법이 존재합니다만, LTV의 기본 전제는 고객 생애 가치가 특정 값을 향해 수렴한다는 것입니다.
제가 최종적으로 접근한 방식은 가입 시기에 따른 고객 코호트의 GMV 또는 구매자 리텐션을 구한 다음 미래 예측을 통해 고객 가치를 합산하는 것이었는데요. 현실은 그렇게 녹록하지 않았습니다. 이 글의 말머리에서 말씀드렸듯이 고객 리텐션이 시간이 지날수록 끊임없이 증가하고 있었기 때문입니다.
그렇다면 감사하게도 포스타입 고객의 LTV는 ∞라고 정의할 수 있을까요.
GMV 리텐션을 통해 유료 고객 전환 코호트를 떠올리다💡
H님께서 정리한 GMV 리텐션 차트를 보는 순간 저는 끝내 풀지 못했지만 한동안 미뤄뒀던 LTV 구하기라는 과제가 떠올랐습니다. 기존에 구했던 가입 시기 리텐션과 달리 점차 감소하는 패턴과 수렴값이 존재하기 때문이었습니다.
GMV 리텐션 차트를 기반으로 유료 고객 전환 시기에 따른 코호트로 LTV를 구해보았습니다. 먼저 2019년 유료 고객 전환 코호트의 LTV를 구한다고 가정해봅시다.
도식화한다면 위처럼 그릴 수 있습니다. 2019년 1월부터 12월까지로 나뉜 코호트의 실제 리텐션값을 나열하고 이를 바탕으로 고객 이탈(churn)이 발생할 때까지의 예측값을 추산합니다. 그 다음 M0, M1, M2, ... , Mn 단위로 평균 리텐션을 구해보는 거죠.
그 다음 전환 첫달(M0)의 고객 가치(=객단가)를 평균 리텐션으로 곱한 값을 모두 합산하면 됩니다. 전환 첫 달의 고객 가치는 첫달(M0)의 GMV를 코호트 사이즈로 나눈 값입니다.
짜잔! 생각보다 간단하지 않나요?
물론 이러한 계산법과 도출한 LTV의 활용에도 여러 한계가 보이지만 포스타입의 비즈니스가 얼마나 건강한지, 또 시기에 따라 코호트가 지닌 생애 가치가 얼마나 다르고 어떤 특징이 있는지 파악할 수 있는 계기가 되었습니다.
포스타입 비즈옵스팀은 이번 GMV 리텐션을 계기로 새로 합류한 H님과 리드인 Johnny님이 협업해 마켓플레이스 플랫폼으로서의 포스타입이 얼마나 건강하게 사업을 일궈나가고 어떤 점을 보완해야 할지 구체적으로 살펴볼 수 있었습니다.
GMV 리텐션에 관해 더 자세히 알고 싶다면 Future의 아티클 원문을 확인해주세요.
긴 글 함께 해주셔서 감사합니다.🙏
(이 포스트는 22년 5월 27일 기준으로 작성된 내용을 담고 있습니다 )
Editor 보민’s comment
이 글의 원문은 포스타입 팀 블로그에 업로드된 ‘마켓플레이스의 성장을 위해 반드시 알아야 할 지표’ 입니다.
데이터 분석을 하다 보면 ‘사용자 한 명당 가치가 얼마나 되는지 궁금하다’, ‘LTV는 어떻게 되냐’는 질문을 종종 받습니다. ‘고객 한 명이 서비스를 이용하기 시작해 완전히 떠날 때까지 비즈니스에 기여하는 금전적 가치’라는 용어의 뜻만 보면 어려울 것 없이 손쉽게 계산할 수 있을 것만 같은데요. 실제 비즈니스 데이터를 이론에 맞추어 정확하게 계산을 해낸다는 것이 그리 쉽지만은 않은 일이더라고요.
실제 비즈니스에서 LTV를 직접 구해보고 싶은데 어떤 식으로 접근해야 하는지 막막했던 분들이라면, 포스타입에서 GMV 리텐션 차트를 기반으로 코호트를 이용해 LTV를 구한 사례를 참고해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.
